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层次推理模型 -- Hierarchical Reasoning Model

原文链接 | HN讨论 | 2025-07-27 22:13:36

文章摘要

该文章介绍了一种分层推理模型，旨在通过层次化结构提升推理能力，适用于人工智能领域。模型通过多层次的推理过程，逐步解决复杂问题，提高决策的准确性和效率。研究得到了西蒙斯基金会等机构的支持。

文章总结

标题：层次推理模型

主要内容：

在人工智能领域，推理作为设计和执行复杂目标导向行动序列的过程，仍然是一个关键挑战。当前的大型语言模型（LLMs）主要采用链式思维（CoT）技术，但这种方法存在任务分解脆弱、数据需求量大和高延迟等问题。受人类大脑中多层次和多时间尺度处理的启发，研究者提出了一种新型的循环架构——层次推理模型（HRM）。该模型在保持训练稳定性和效率的同时，实现了显著的计算深度。

HRM通过两个相互依赖的循环模块在单次前向传递中执行顺序推理任务，无需对中间过程进行显式监督。其中，高层模块负责缓慢、抽象的规划，而低层模块则处理快速、详细的计算。尽管HRM仅有2700万个参数，但它在仅使用1000个训练样本的情况下，在复杂推理任务中表现出色。该模型无需预训练或CoT数据，但在复杂数独谜题和大迷宫中的最优路径查找等挑战性任务中几乎达到了完美表现。此外，HRM在衡量人工通用智能能力的关键基准——抽象与推理语料库（ARC）上，表现优于具有更长上下文窗口的更大模型。

这些结果突显了HRM作为通用计算和通用推理系统的潜在变革性进展。

评论总结

评论主要围绕HRM（Hierarchical Reasoning Models）模型展开，观点分为支持、质疑和中立三类。

支持观点： 1. HRM模型的性能令人印象深刻：评论2指出，HRM在复杂数独和迷宫路径规划等任务上表现出色，超越了现有的CoT（Chain of Thought）模型，尤其是在ARC挑战中表现突出。 - 引用："Using only 1,000 input-output examples, without pre-training or CoT supervision, HRM learns to solve problems that are intractable for even the most advanced LLMs." - 引用："HRM, trained from scratch with only the official dataset (~1000 examples), with only 27M parameters and a 30x30 grid context (900 tokens), achieves a performance of 40.3%."

  1. HRM与大脑机制的相似性：评论7提到，HRM的设计灵感来自大脑的神经回路，特别是其动态调整资源分配的机制，认为这种复杂性是解决AGI（通用人工智能）的关键。
    • 引用："Neuroscientific evidence shows that these cognitive modes share overlapping neural circuits, particularly within regions such as the prefrontal cortex and the default mode network."
    • 引用："I believe AGI will be solved as the primitives we're developing are composed to extreme complexity."

质疑观点： 1. HRM的可扩展性和应用范围：评论3和评论4质疑HRM是否能够扩展到更广泛的任务，如问答系统，并指出论文未讨论其与现有LLM（大语言模型）的融合。 - 引用："but does it scale?" - 引用："The paper seems to only study problems like sudoku solving, and not question answering or other applications of LLMs."

  1. 缺乏同行评审和结果透明度：评论8对HRM的结果表示怀疑，指出其未经同行评审，且结果部分缺乏详细评估方法。
    • 引用："However, it does not appear to have been peer reviewed."
    • 引用："The results section is odd. It does not include details of how they performed the assessments."

中立观点： 1. HRM与MoE（Mixture of Experts）的潜在结合：评论4和评论5讨论了HRM与MoE结合的可能性，认为这种结合可能会带来新的基准测试和效率提升。 - 引用："I hope/fear this HRM model is going to be merged with MoE very soon." - 引用："Combining these in different ways should allow for some novel benchmarks around efficiency and quality."

  1. HRM的学习机制：评论9指出，HRM通过少量示例学习规则，这与AlphaZero等系统不同，后者需要内置规则。
    • 引用："If I understand this correctly, it learns the rules of Sudoku by looking at 1,000 examples of (puzzle, solution) pairs."
    • 引用："This is apparently without pretraining of any sort, which is kind of amazing."

总结：HRM模型在特定任务上表现出色，但其可扩展性、应用范围及结果的透明度受到质疑。同时，其与MoE的结合潜力及学习机制也引发了讨论。